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艺术与福利节
Traces Dance Ensemble是沃特福德的独特当代舞蹈合奏。该公司因对舞蹈和残疾的挑战性看法而闻名，并以令人发人深省的当代舞蹈表演吸引了全国的观众。几位专业的舞蹈艺术家在他们的14年历史上与Traces Dance Ensemble合作，包括Dee Grant，Libby Seward，Jess Rowell，RachelNíBhraonáin和Trish Murphy，在合奏的广泛曲目上开发了新的编排并建立了新的编排。总部位于Garter Lane艺术中心，Traces Dance合奏由爱尔兰唐氏综合症（Waterford和South Kilkenny Branch）和沃特福德委员会（Waterford Council）提供支持。请参阅www.instagram.com/traceDanceEnsemble
2024-2025 课程描述.docx
课堂上的积极参与对于学生学习演奏乐器至关重要，因此占成绩的很大一部分。音乐会的出席和参与是强制性的。学生将学习并展示如何正确、安全地保养和维护他们的乐器。他们将在大型合奏团中演奏，在指挥的带领下展示适当的合奏技巧。学生演奏多声部合奏作品，学习音乐术语和音乐阅读技巧。本课程专注于培养正确的乐器位置和摆放、读谱和听觉技巧、节奏模式、语调、发音和呼吸支持，以便演奏出良好的音质。强调持续的团队和个人努力的重要性。期望基本和技术能力不断进步。本课程是进入更高级乐队课程的预备课程。
艺术与福利节
Traces Dance Ensemble是沃特福德的独特当代舞蹈合奏。该公司因对舞蹈和残疾的挑战性看法而闻名，并以令人发人深省的当代舞蹈表演吸引了全国的观众。几位专业的舞蹈艺术家在他们的14年历史上与Traces Dance Ensemble合作，包括Dee Grant，Libby Seward，Jess Rowell，RachelNíBhraonáin和Trish Murphy，在合奏的广泛曲目上开发了新的编排并建立了新的编排。总部位于Garter Lane艺术中心，Traces Dance合奏由爱尔兰唐氏综合症（Waterford和South Kilkenny Branch）和沃特福德委员会（Waterford Council）提供支持。请参阅www.instagram.com/traceDanceEnsemble
![arxiv：2401.16635v3 [cs.lg] 2024年10月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e568890926ce2fd605f82e93813aebae8f6dbc29.webp)
arxiv：2401.16635v3 [cs.lg] 2024年10月22日
从人类馈回（RLHF）中学习的强化学习是一种将大语模型与人类价值保持一致的广泛采用的方法。但是，RLHF依赖于经过有限数量的人类偏好数据训练的奖励模型，这可能导致预测不准确。结果，RLHF可能会产生与人类价值观未对准的输出。为了减轻此问题，我们为奖励合奏方法提供了奖励模型，可以做出更准确的谓词。使用基于大语模型的大型奖励模型可以是计算和资源廉价的，我们探索了效率的合奏方法，包括线性层集合和基于洛拉的合奏。经验上，我们通过结合奖励模式运行最佳n和近端政策优化，并验证我们的集合方法有助于提高RLHF输出的对齐性能。
从硅 - 隔离器微林中的G中心合奏中的腔体增强零值发射
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
对人工神经网络，机器学习，深度学习和合奏学习方法的系统评价和荟萃分析在岩土工程领域
抽象的人工神经网络（ANN），机器学习（ML），深度学习（DL）和集合学习（EL）是四种出色的方法，可以使算法能够从数据中提取信息并自主做出预测或决策而无需直接指导。ANN，ML，DL和EL模型在预测岩土技术和地理环境参数方面发现了广泛的应用。这项研究旨在对ANN，ML，DL和EL在解决与岩土工程有关的领域的预测中的应用中进行全面评估，包括土壤力学，基金会工程，岩石力学，环境地球技术和运输地球技术。先前的研究尚未集体研究ANN，ML，DL和EL的所有四种算法，也没有探讨其在岩土工程领域的优势和缺点。这项研究旨在系统地对现有文献中的这一差距进行分类和解决。从科学的网络中收集了广泛的相关研究数据集，并根据其方法，主要重点和目标，出版年份，地理分布和结果进行了分析。此外，本研究还包括共同出现的关键字分析，其中涵盖了ANN，ML，DL和EL技术，系统评价，岩土工程和审查文章，该数据通过Elsevier Journal从Scopus数据库中采购的数据，然后使用Vos Viewer进行可视化。但是，当涉及到岩土场景中的行为时，EL技术的表现优于所有其他三种方法。结果表明，尽管ML，DL和EL方法在岩土工程中具有广泛的潜力，但由于需要现实世界和岩土工程师经常遇到的现实世界实验室数据，因此在岩土工程中具有广泛使用。此外，这里讨论的技术有助于岩土工程，以了解ANN，ML，DL和EL在Geo Techniques区域内的好处和缺点。这种理解使岩土实践者能够选择创建确定性和弹性生态系统的最合适技术。
Response of winter climate and extreme weather to projected Arctic sea-ice loss in very large-ensemble climate model simulations
北极海冰损失和放大的北极变暖是气候变化的一个惊人签名，这对北极和中低纬度的气候变化具有重要影响。气候建模，包括极地扩增模型对比项目（PAMIP），它是研究在不断变化的气候下北极海冰损失影响的强大工具。然而，现有的气候模型模拟，包括来自多模型/合奏PAMIP项目的个体气候模型的合奏大小相对较小，可能不允许将强制响应（尤其是极端响应）对北极Sea-Ice对内部变异性的损失进行牢固的分离。因此，我们对对气候变化预测的北极海冰损失的反应的信心减少了。这导致了两个未回答的重要问题：（1）强大的探测极端需要哪些合奏尺寸，以及对预计的北极海冰损失的季节平均反应？和（2）响应取决于分辨率吗？
学习和记忆的神经生物学 - redish Lab
背额前额叶皮层（DMPFC）和海马（HPC）被认为在空间工作记忆和决策网络中扮演着互补的角色，其中HPC的空间信息来自DMPFC中的空间信息，并在DMPFC中介绍了DMPFC中的dmpfc sial sial sial sial sial HPC elsef hpc elsefs the信息。我们同时从啮齿动物DMPFC和HPC中的神经合奏执行了规则切换任务，发现DMPFC和HPC中的合奏同时编码了任务意外事件和其他时间变化的信息。虽然HPC中的合奏过渡以同时表示新的意外事件，因为老鼠更新了其策略，以与新的意外情况一致，但DMPFC集团早些时候过渡。在DMPFC中，其他时间变化信息的神经表示也比HPC更快。我们的结果表明，HPC和DMPFC代表突发事件，同时表示随着时间的变化而变化的其他信息，并且该上下文信息比在DMPFC中更慢地集成到海马表示中。
使用NSSL警告搜索的评估-AMS期刊
摘要：预报通常会在模型预测中校准其信心。合奏固有地估计预测信心，但通常是不足的，整体扩散与集合均值误差并不密切相关。合奏传播与技能之间的错位激发了“预测预测技能”的新方法，以便预测者可以更好地利用集合指导。我们已经训练了逻辑回归和随机森林模型，以预测NSSL WARN-FORECAST系统（WOFS）的复合反射性预测的技能，这是一个3公里的合奏，可快速更新预测指南，以预测0-6小时。预测技能预测在分析时间在观察到的风暴位置确定的量化区域内的1-，2或3小时提前时间有效。我们使用WOFS分析和预测输出以及NSSL多雷达/多传感器复合反射性，从2017年到2021年的106例NOAA危险天气测试床春季预测实验。我们将预测任务框架为多类问题，在该问题中，预测技能标签是通过平均为多个反射性阈值和验证范围的延长分数技能得分（EFSS）来确定的20％）。初始机器学习（ML）模型对323个预测变量进行了培训；最终模型中的10或15个预测变量只会降低技能。最终模型基本上优于精心开发的持久性和基于传播的模型，并且可以合理地解释。结果表明，ML可以成为指导用户对对流（和更大尺度）合奏预测的有价值的工具。
多视图脑肿瘤分割（MVBTS）
图2。平面和Triplanar网络的想法。（a）将轴向平面网络从轴向图像进行训练的CA，CCSA和SCSA网络的分割结果组合在一起以产生结果。同样，我们可以创建冠状合奏和矢状 - 合奏。（b）Triplanar网络的概述，在该网络中，从轴向，冠状图像和矢状图像中训练的单个注意网络（例如，CA网络）产生的分段结果合并为生成结果。通过在三个正交平面训练的CCSA和SCSA注意网络中生成类似的分段结果。